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数学

名称	作者	年份	备注	学习笔记
《通信的数学理论》	香农	1948	开创信息论	-
《The Theory of Dynamic Programming》	Bellman	1954	奠定动态规划的理论基础	-
[《On the Hypotheses which lie at the Base of Geometry》]	黎曼	1854	开创黎曼几何	-
[《NON-COOPERATIVE GAMES 》]	纳什	1950	奠定非合作博弈理论基础	-

经济金融

名称	作者	年份	备注	学习笔记
《Statistical-mechanics-of-money-wealth-and-income》	V.M. Yakovenko	2009	参考统计力学，提出指数型分布在货币、财富和收入中的普遍性	-

大数据系统

名称	作者	年份	备注	学习笔记
《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》；中文版	Google	2004	提出MapReduce	-
《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》；中文版	Google	2006	分布式结构化数据存储系统	-
《The Google File System》；中文版	Google	2003	分布式文件系统设计	-
《F1: A Distributed SQL Database That Scales》	Google	2013	TPAP数据库	-

算法与数据结构

名称	作者	年份	备注	学习笔记
《skip lists: a probabilistic alternative to balanced trees》	william pugh	1990	提出跳表	跳表
《A Fast Algorithm for Finding Dominators in a Flowgraph》	Tarjan	1979	提出在有向图中寻找支配者的算法	有向图的必经点,支配树

计算机系统

名称	作者	年份	备注	学习笔记
[《A symbolic analysis of relay and switching circuits》]	香农	1938	奠定数字电路理论基础	-
[《On the Criteria To Be Used in Decomposing Systems into Modules》]	Parnas	1972	提出模块化设计的概念，对软件工程有深远影响
《A Protocol For Packet Network Intercommunication》	Kahn	1974	奠定TCP/IP协议的基础	-
[《New Directions in Cryptography》]	Diffie	1976	提出公钥密码系统
[《A Method for Obtaining Digital Signatures and Public-Key Cryptosystems》]	Rivest	1978	提出数字签名系统和RSA算法
[《A Public-Key Cryptosystem and a Signature Scheme Based on Discrete Logarithms》]	Elgamal	1985	提出基于离散对数的公钥加密和签名方案
[《The Elliptic Curve Digital Signature Algorithm (ECDSA)》]	Johnson	1999	提出基于椭圆曲线的公钥加密
[《Error detecting and error correcting codes》]	Hamming	1950	提出汉明码，是一种信道纠错编码
[《A Method for the Construction of Minimum-Redundancy Codes》]	Huffman	1952	提出哈夫曼编码，是一种无损压缩编码
[《Arithmetic Coding for Data Compression》]	Witten	1984	提出算术编码，是一种无损压缩编码
[《Universal Algorithm for Sequential Data Compression》] 、[《Compression of Individual Sequences via Variable-Rate Coding》]	Jacob Ziv	1977、1978	提出LZ77、LZ78，这是基于字典的压缩算法，用于gzip，png等
[《A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks》]	Codd	1970	提出关系型数据库模型
[《The entity-relationship model toward a unified view of data》]	Chen		提出实体-关系模型

数据挖掘

名称	作者	年份	备注	学习笔记
[《A statistical interpretation of term specificity and its application in retrieval》]	Karen Jones	1972	提出TF-IDF
[《The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web》]	Lawrence Page	1999	提出了PageRank算法
[《The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine》]	Lawrence Page	1998	描述了Google搜索引擎的架构和算法
[《C4.5_Programs for Machine Learning》]	Quinlan	1993	提出 C4.5
[《The link prediction problem for social networks》]	Kleinberg	2003	提出社交网络中的链接预测问题
[《The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain》]	Rosenblatt	1958	提出感知机，开创人工神经网络
[《Some Methods for classification and Analysis of Multivariate Observations》]	MacQueen	1967	提出k-means的早期版本，对聚类算法产生深远影响
[《Least squares quantization in PCM》]	Lloyd	1982	提出k-means的理论基础和实现步骤，对应用起到关键作用
[《Support-Vector Networks》]	Vapnik	1995	提出SVM的理论基础和算法实现
[《Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm》]	Dempster	1977	提出EM算法基本原理
[《Fast Algorithms for Mining Association Rules 》]	Agrawal	1994	提出Apriori关联规则算法
[《A Decision-Theoretic Generalization of On-Line Learning and an Application to Boosting》]	Freund	1995	提出AdaBoost算法
[《Nearest Neighbor Pattern Classification》]	Cover	1967	提出最近邻算法，奠定kNN的理论基础
[《Discriminant Adaptive Nearest Neighbor Classification and Regression 》]	Hastie	1996	提出kNN算法
[《Classification and Regression Tree》]	Breiman	1984	提出CART分类与回归树
《Idiot’s Bayes: Not So Stupid After All?》	Hand	2001	朴素贝叶斯算法
[《Mining frequent patterns without candidate generation》]	Jiawei Han	2004	提出 FP-Tree 和 FP-growth 挖掘方法
《BIRCH: an efficient data clustering method for very large databases》	ZTian	1996	提出大规模数据集高效聚类的 BIRCH 算法
《Mining Sequential Patterns: Generalizations and Performance Improvements》	Agrawal	1995	提出序列模式挖掘的 GSP 算法

AI

名称	作者	年份	备注	学习笔记
[《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》]	Alex Krizhevsky	2012	提出深度卷积神经网络
[《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》]	Joseph Redmon	2016	提出YOLO实时物体检测

名称	作者	年份	备注	学习笔记
《Permutation importance: a corrected feature importance measure》	Andre Altmann	2010	提出特征重要性评估方法：Permutation importance	-
《Deep Residual Learning for Image Recognition》	何凯明	2015	提出ResNet	经典CNN模型-ResNet手写笔记
《Densely Connected Convolutional Networks》	黄高	2017	提出DenseNet	经典CNN模型-DenseNet手写笔记
《Memory-Efficient Implementation of DenseNets》	Geoff Pleiss	2017	提出 DenseNet 内存高效实现	经典CNN模型-DenseNet的内存高效实现
《greedy-function-approximation-GBM》	Jerome H. Friedman	1999	提出GBDT	-
《Practical-Lessons-from-Predicting-Clicks-on-Ads-at-Facebook》	Facebook	2014	提出GBDT+LR	-
《Peeking Inside the Black Box: Visualizing Statistical Learning with Plots of Individual Conditional Expectation》	Alex Goldstein	2014	提出监督学习模型的可解释性方法：个体条件期望(ICE)	-
《Explaining-the-Predictions-of-Any-Classifier》	华盛顿大学	2016	提出对分类器预测的可解释性方法：LIME	-
《Distilling the Knowledge in a Neural Network》	Hinton	2015	提出知识蒸馏概念	-
《A-Unified-Approach-to-Interpreting-Model-Predictions》	Scott M. Lundberg	2017	提出模型可解释性的 SHAP 方法	-
[《Towards A Rigorous Science of Interpretable Machine Learning》]	Doshi-Velez∗	2017	提出一套评估模型可解释性的严格方法	-
《Playing-Atari-with-Deep-Reinforcement-Learning.》	Volodymyr Mnih	2013	提出 DQN	-
《Forecasting-at-Scale》	Facebook	2017	提出时间序列预测框架 prophet	-

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